Evidenza empirica dei modelli di geomarketing per ridurre la ridondanza delle informazioni

1. CONVEGNO NAZIONALE Il valoredellastatistica per le imprese e la società. Ricerchediopinioni e dimercato II Sessione: Evoluzione del geomarketing Evidenza empirica dei modelli di geomarketing per ridurre la ridondanza delle informazioni Prof.ssa Augusta Consorti Ordinario in Statistica Università G.d’Annunzio Chieti-Pescara Dott. Riccardo Di Nisio Ricercatore in Statistica Università G.d’Annunzio Chieti-Pescara

2. Indice • Il problema della ridondanza in azienda • Contributo del geomarketing in azienda • Gestione dinamica dei bacini di utenza dei centri commerciali come risposta alla ridondanza • Applicazione • Discussione A.Consorti – R. Di Nisio Il valoredellastatistica per le imprese e la società Milano 14 – 15 febbraio 2013

3. Il problemadellaridondanza in Azienda

4. Aumentodellacomplessità PROCESSO DECISIONALE Diagnosi– Progettazione – Realizzazione SistemiInformativi • Fatturato • Indiciredditività • Passività • ..... • Areevendite • Agenti • Clienti • Competitors • Seriestoriche • Preferenze • Facebook • Linkedin • Twitter • ...... DatidiBilancio Vendite Social Networks A.Consorti – R. Di Nisio Il valoredellastatistica per le imprese e la società Milano 14 – 15 febbraio 2013

5. Eccessodidati Correlazionispuriecheoriginano “ridondanza” Un eccessodidatipotrebberallentarel’assunzionedisceltestrategiche A.Consorti – R. Di Nisio Il valoredellastatistica per le imprese e la società Milano 14 – 15 febbraio 2013

6. L’impiego del geomarketing

7. GEOMARKETING Definizione: Il Geomarketing è una tecnica di analisi che permette di trattare informazioni di mercato riferendole alla loro localizzazione sul territorio. Permette di analizzare le variabili di segmentazione rilevanti: – in un’ottica di mktg (sesso, età, professione, dati interni aziendali come fatturati ecc) – incrociandole con la variabile territoriale Il geomarketing permette un’analisi più razionale delle informazioni disponibili in azienda. Tramite l’incrocio con basi dati esterne, la componente territorialepermette di realizzare analisi non consentite dai tradizionali strumenti di valutazione globale A.Consorti – R. Di Nisio Il valoredellastatistica per le imprese e la società Milano 14 – 15 febbraio 2013

8. Elementi del geomarketing • Banche dati di contesto e aziendali, con informazioni socio-demografiche ed economiche, per descrivere correttamente la domanda del mercato, e con informazioni sulla propria struttura, al fine di definire la propria capacità di offerta nei mkt di riferimento; • Mappe cartografiche per rappresentare sul territorio le differenti caratteristiche spaziali del mkt analizzato; • Strumenti di elaborazione dati, descrittivi e cartografici, in grado di analizzare e rappresentare in modo idoneo le informazioni prodotte; • Modelli interpretativi delle caratteristiche strutturali del mercato, per correlare le informazioni relative alla domanda con determinate caratteristiche dell’offerta; A.Consorti – R. Di Nisio Il valoredellastatistica per le imprese e la società Milano 14 – 15 febbraio 2013

9. Vantaggi Attraverso la dimensione spaziale dei dati è possibile cogliere contemporaneamente le evoluzioni dei mercati in funzione delle seguenti domande Chi? Fa cosa? Dove? + + Domandericorrenti • dove risiedono i clienti? • dove lavorano? • dove si recano per gli acquisti? • dove vanno nel tempo libero? • dove sono i concorrenti? • dove configurare i giri di visite dei venditori? • dove sono le postazioni migliori per aprire nuovi negozi/nuove attività? A.Consorti – R. Di Nisio Il valoredellastatistica per le imprese e la società Milano 14 – 15 febbraio 2013

10. Il geomarketinge le areeaziendali Permettedisupportareiprocessicreativiattraveromonitoraggispazialiin funzionedellerispostea modifichedi: design, prodotto, funzionalità, etc... Ricerca e Sviluppo La visualizzazionespazialedellereazionidellaclientelapermettedimigliorare le strategieconnessealladistribuzione, comunicazione, pricing e prodotto. [Finazzi 2011] Marketing Consentediapprofondire le dinamichesullareazionedellaclientela a specifichestrategiepromozionalicomparandoglieffettidi flyers o divolantini [Gijsbrechts, 2003] Promozione Possibilitàdivisualizzaredistribuzionispazialidegliutenticheesprimonoilloro “entusiasmo” nei social networks e verificare come questiinfluenzanoilmercato Vendite A.Consorti – R. Di Nisio Il valoredellastatistica per le imprese e la società Milano 14 – 15 febbraio 2013

11. Esempiodiproblemaconnesso con la ridondanza Gestionedinamicadeibacinidiutenzadeicentricommerciali in condizionedisovrapposizionedelleisocrone Area Chieti – Pescara A.Consorti – R. Di Nisio Il valoredellastatistica per le imprese e la società Milano 14 – 15 febbraio 2013

12. Modelligravitazionali La domanda è attratta in misura direttamente proporzionale alla popolazione di ciascuna città e in misura inversamente al quadrato della distanza dalla città Relly (1929) Christaller, 1933; Losch, 1939 Utilizzano l’importanza del centro e la distanza economica come concetti fondamentali L’attrazione di un centro Aicome funzione dell’area di vendita (S), divisa per una potenza (λ) del tempo necessario ad arrivarci (T). Da evidenze empiriche (Wee e Pearce – 1985) risulta che può essere considerata λ =2. Huff (1962; 1981) A.Consorti – R. Di Nisio Il valoredellastatistica per le imprese e la società Milano 14 – 15 febbraio 2013

13. Un’applicazione 17 centricommerciali 181.100 mqsuperficie media 550.000 abitantiresidentinei 30 minutidipercorrenza A.Consorti – R. Di Nisio Il valoredellastatistica per le imprese e la società Milano 14 – 15 febbraio 2013

14. Ridondanzadelleinformazioni Maggiore concorrenza Intersezione delle isocrone e bacini sovrapposti Nuovevariabilientrano in gioco Cambianogliatteggiamenti e le necessitàdeiconsumatori. Dalmarketing emozionaleal marketing funzionale? CrisiEconomica A causadellasovrapposizionedeibacini, le capacitàattrattive del centrocambianonel tempo e occorreunagestionedinamica del bacino Bacinidinamici A.Consorti – R. Di Nisio Il valoredellastatistica per le imprese e la società Milano 14 – 15 febbraio 2013

15. Soluzioneproposta Sotto le ipotesi: tassidiacquisto= preferenze prodotti = stimoli Simulazionedinamicadellepreferenzesulterritorio Strumenti Binom. Negativa Stimaitassidiacquisto Simulascenaridimercato e identificaiprodottiideali per singoleareeterritoriali Conjoing An. A.Consorti – R. Di Nisio Il valoredellastatistica per le imprese e la società Milano 14 – 15 febbraio 2013

16. Esempioapplicativo A.Consorti – R. Di Nisio Il valoredellastatistica per le imprese e la società Milano 14 – 15 febbraio 2013

17. Supponiamodivolerconfrontare 3 attributi: Marca= [A,B,C] Colore = [Rosso, Blu] Prezzo = [€ 10,00; € 20,00; € 40,00] In totalesiavrebbero 3 x 2 x 3 = 18 prodotti (stimoli) chepossonoessereconsideratiattraverso la seguentematricebooleianarappresentativa del piano fattoriale Ciascunarigacorrisponde ad un particolareprodottoavente le caratteristicheosservate A.Consorti – R. Di Nisio Il valoredellastatistica per le imprese e la società Milano 14 – 15 febbraio 2013

18. Come stimare le preferenze? Con riferimento ad un intervallodi tempo unitario, è possibileipotizzare la stazionarietà del mercato. La probabilitàche un consumatoreeffetturiracquisti (r = 0,1,2...) segue, allora, unadistribuzionedi Poisson Nellungoperiodo, invece, itassidiacquistosegunouna gamma con parametrim e k Sotto questeipotesi, e considerandoknumerointero, è possibiledimostrareche la distribuzionedifrequenzadegliacquistidell’interapopolazione segue unabinomialenegativadiparametrim e k. La probabilitàdi fare racquisti è: A.Consorti – R. Di Nisio Il valoredellastatistica per le imprese e la società Milano 14 – 15 febbraio 2013

19. Stimadeitassidiacquisto Sotto ipotesidistazionarietà del mercato, sidimostrache la distribuzionedifrequenzadegliacquisti in un periododiampiezza T è ancorabinomialenegativadiparametri Quindi, la proporzionediacquirenti del prodotto in tale periodo è data da: Data la frequenzadiacquistob(o tassodipenetrazione del prodotto), si è in gradodicalcolare, per ciascunperiodo, itassidiacquistocon la possibilitàdidifferenziarli per colorocheacquistano per la prima volta e colorochehannogiàacquistato in precedenza. A.Consorti – R. Di Nisio Il valoredellastatistica per le imprese e la società Milano 14 – 15 febbraio 2013

20. Esempiodistimadeitassi per la prima volta Sulla base del tipodiprodotto (convenience, shopping, speciality goods) è possibilestimareiltassodiacquistoscegliendo un determinatointervallodi tempo (ad esempiotrimestrale) funzionale al tipodiprodottoconsiderato. A.Consorti – R. Di Nisio Il valoredellastatistica per le imprese e la società Milano 14 – 15 febbraio 2013

21. Matricedellepreferenzedell’area/bacino I tassidiacquistorappresentano le preferenzeosservatesu un determinatoterritorio A.Consorti – R. Di Nisio Il valoredellastatistica per le imprese e la società Milano 14 – 15 febbraio 2013

22. Stimadeiparametri con la conjoint analysis Ipotizzandounafunzionediutilitàparziale, è possibilescomporre la preferenzaglobale in preferenzeparzialiedottenere la stimadeisingoliparametri. È possibile stabilire anche l’importanza relativa a ciascun attributo come segue: si calcola la differenza tra il valore massimo si calcola la somma delle differenze di tutti gli attributi l’importanza di ogni attributo è pari alla rispettiva differenza divisa per la somma totale S A.Consorti – R. Di Nisio Il valoredellastatistica per le imprese e la società Milano 14 – 15 febbraio 2013

23. Discussione Il geomarketingpermettedispostarel’attenzionedaanalisiglobali a analisilocaliconsentendodiverificarespazialmenteglieffettidovuti a piùvariabili; Il problemadellaridondanzapuòessereaffrontatospazialmente, come mostrato per icentricommerciali, consentendoun’analisidinamicadeibacinidiutenza; Restaaperto, nelcasospecificodeicentricommerciali, ilproblemadellasceltadei tipi di “stimoli”, ovvero, dei tipi diprodottidaconsiderare e tale chesoddisfinoil piano fattorialedellaconjoint; Un’altraipotesidaverificare è la stazionarietàdeimercatinelbreveperiodo. A.Consorti – R. Di Nisio Il valoredellastatistica per le imprese e la società Milano 14 – 15 febbraio 2013

24. Bibliografia Bernoff, J., Li, C., 2008. Harnessing the powerof the oh-so-social web. MIT Sloan Management Review 49, 36. Finazzi, F., 2011. Geostatisticalmodellingofspatialpotentials, Departmentof Information Technology and MathematicalMethods. Gijsbrechts, E., Campo, K., Goossens, T., 2003. The impact ofstoreflyers on storetraffic and storesales: a geo-marketingapproach. Journal ofRetailing 79, 1-16. Rigby, D.K., Ledingham, D., 2004. CRM done right. Harvard Business Review 82, 118-130. Wenzl, P.G., Winter, S., 2000. Geomarketing on Pay-per-UseBasis. Sincroninova, L’area Chieti-Pescara. In Mark-up 2008 Robert East 2008. Il comportamento del consumatore A.Consorti – R. Di Nisio Il valoredellastatistica per le imprese e la società Milano 14 – 15 febbraio 2013